在机器学习和深度神经网络等领域中，"参数过多"是一个常见的挑战。模型的复杂性与其包含的参数数量直接相关，在一定程度上决定了其拟合能力和泛化性能。然而过高的参数量可能导致过拟合、存储需求增大以及计算效率降低等问题。因此，有效解决“参数过多”的问题并进行合理优化是至关重要的。
1. **稀疏表示与正则化**
稀疏表示技术通过引入L1或Elastic Net等正则项来约束权重矩阵，使得大量权值接近于零或者为零，从而达到减少非必要参数的目的。例如，Lasso回归（L1正则）可以产生大量的零系数，实现特征选择的效果。
2. **低秩近似与分解**
一些大型张量可以通过因子分解转化为较低阶的小型张量乘积的形式，如SVD奇异值分解、 Tucker分解或是CP分解等方法常用于降维处理。对于卷积核也可以采用类似思路，比如将大的滤波器拆解成多个小型滤波器组合的方式来减小参数规模。
3. **结构化的简化模型设计**
- 参数共享：CNN中的局部连接性和循环神经网路RNN的时间步长间的权重共享都是对这一理念的成功应用，它们大大减少了所需的独立训练参数。
- 嵌入式层(Embedding Layers)代替全链接层(Fully Connected Layer)，以更高效地表征高维度数据，并且显著降低了参数数目。
4. **知识蒸馏与迁移学习**
利用预训练的大模型作为教师网络，将其学到的知识迁移到一个较小的学生网络中去，这样学生网络就可以获得相当程度的学习效果而无需同等多的参数。
5. **量化压缩及剪枝技巧**
模型量化是指把原本连续分布浮点数转换为离散整数值的操作；同时结合敏感度分析对不重要参数实施修剪操作也是常用的手段之一。这些都能有效地精简模型大小而不大幅牺牲精度表现。
6. **集成方法的应用**
使用诸如随机森林、梯度提升机这样的集成算法构建模型集合而不是单个大模型也能避免单一模型因庞大参数带来的困扰，而且往往能带来更好的鲁棒性和抗过拟合能力。
综上述所述，“参数过多”并不是无法克服的问题，而是需要我们运用各种理论和技术对其进行有效的管理和控制，既包括从源头上的模型架构创新，也涵盖了后天培养过程中的正则化、压缩与知识提炼等多个环节。只有综合施策才能使我们的模型兼具高效的表达力和良好的通用性，真正服务于实际应用场景的需求。
